Memoria para optar al título de Diseñadora Gráfica / El presente proyecto tiene como principal objetivo el generar una concientización respecto al extravío de personas en Chile. Por medio de una serie de experimentaciones visuales y la inclusión de un dispositivo interactivo, se busca crear una experiencia que integre el diseño y la tecnología con los recursos de investigación que poseen actualmente las Instituciones nacionales. Dentro del proceso fue fundamental, en primer lugar, formar de una base de datos e imágenes que pudiera aportar información sobre las personas extraviadas ¿Cuántas se pierden?, ¿Donde se pierden? y ¿Por qué?. En segundo lugar, fue necesario adoptar una metodología que permitiera filtrar y pasar de toda esa información a una visualización para finalmente, llegar al desarrollo de la experiencia, a través de la construcción de un primer prototipo y la creación de un registro visual que recoge todas las reflexiones y reacciones de quienes participaron.

Ingeniero Civil Eléctrico / La biometría corresponde al estudio de medidas en base a diferentes características humanas, tales como huellas digitales, iris, rostro y voz, entre otros. Un gran campo de aplicación de esta corresponde al reconocimiento de rostro para seguridad y control de identidad. Recientemente, se han realizado estudios que indican que la zona peri-ocular, segmento que rodea al ojo, puede ser usado en un sistema de reconocimiento con buenos resultados. Este trabajo de título propone como objetivo estudiar la fusión de información entre dos sistemas de reconocimiento, basado en imágenes de rostro e imágenes de zona peri-ocular, a nivel de características, puntaje y decisión. Para ello se usan las bases de datos AT&T de rostro y una base propia de imágenes de zona peri-ocular pertenecientes al laboratorio de procesamiento de imágenes del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile. Se implementan sistemas de reconocimiento basándose en 3 métodos de extracción de características diferentes, PCA, LDA y LBP, en C++ utilizando la librería FaceRecognizer de OpenCV. Se implementa además un sistema de fusión para cada nivel de información: característica, puntaje y decisión. Se realizan pruebas de desempeño a los sistemas de reconocimiento de forma individual, fusionados por nivel e integrados totalmente y se comparan mediante el área bajo la curva ROC y la curva de Precision-Recall. Se crea además un sistema fusionado por puntaje válido y moda de decisión llegando a un 98.57% de clasificación correcta. Finalmente se concluye que el mejor tipo de fusión es en el nivel de decisión, considerando el costo computacional de los algoritmos, y se entregan detalles sobre las direcciones a seguir en una posible investigación futura.

El fraude médico y los ciberataques en el sector sanitario son fenómenos en aumento. La suplantación de identidad es una modalidad de fraude que tiene como propósito asumir la identidad de otra persona en una institución médica para obtener bienes y servicios médicos a las aseguradoras presentando reclamaciones falsas obteniendo un beneficio económico. Por lo tanto, afecta a la población asegurada ya que involucra un monto invertido, tiempo y servicio brindado. Sólo es necesario presentar documentos de identidad para ser atendido, la cual puede ser una medida de verificación y validación de alto riesgo para el paciente si se trata de algún fraude, debido a que cuando una persona usa la identidad médica de la víctima para obtener servicios médicos o medicamentos con receta, esa información se incorpora a la historia clínica electrónica de la víctima y puede complicar su atención médica en el futuro. Identificar al paciente de forma segura e inequívoca es de vital importancia para el paciente, impidiendo que nadie pueda suplantar su identidad. El presente proyecto detalla el desarrollo de un modelo tecnológico que tiene como objetivo la identificación de pacientes mediante un servicio cognitivo de reconocimiento facial en Cloud computing para cubrir la necesidad que tienen los sectores de salud de prevenir la suplantación de identidad. Además, en caso de emergencias, se alerta a los parientes del paciente identificado el estado de salud en el que se encuentra mediante un mensaje de texto. Se espera que el modelo les permita a los pacientes ser atendidos sin la necesidad de contar con un documento de identidad en caso se encuentren en estado de emergencia y prevenir fraudes como las suplantaciones de identidad. Finalmente, se definirá un plan de continuidad que contenga mecanismos de respaldo en tiempo real para la disponibilidad y confiabilidad. Asimismo, se contará con recursos a nivel de software, los cuales serán detallados en base a características, especificaciones y uso. / Medical fraud and cyber-attacks in the health sector are increasing phenomena. Impersonation is a form of fraud whose purpose is to assume the identity of another person in a medical institution to obtain medical goods and services to insurers by presenting false claims obtaining an economic benefit. Therefore, it affects the insured population as it involves an amount invested, time and service provided. It is only necessary to present identity documents to be treated, which can be a measure of verification and validation of high risk for the patient if it is a fraud, because when a person uses the victim's medical identity to obtain services doctors or prescription drugs, that information is incorporated into the victim's electronic medical record and may complicate their medical care in the future. Identifying the patient safely and unequivocally is of vital importance to the patient, preventing anyone from supplanting their identity. This project details the development of a technological model that aims to identify patients through a cognitive facial recognition service on cloud computing to cover the need of health sectors to prevent phishing. In addition, the closest relatives of the identified patient will be alerted to the state of health in which they are in a text message. The model is expected to allow patients to be treated without the need to have an identity document in case they are in a state of emergency and prevent fraud such as phishing. Finally, a continuity plan will be defined that contains real-time backup mechanisms for availability and reliability. Also, there will be resources at the software level, which will be detailed based on features, specifications and use. / Tesis

En este trabajo se desarrolla una revisión sistemática de la literatura (RSL) de los estudios originales sobre el reconocimiento facial basado en imágenes a color, de tal manera mostrar la importancia en la seguridad que se obtiene aplicando esta tecnología, así mismo conocer los resultados y avances reportados en el reconocimiento facial en estos años. Para este trabajo de investigación se utilizó la metodología de Barbara Kitchenham et al [1], la cual comprende el siguiente esquema de trabajo: A. Preguntas de investigación, B. Proceso de búsqueda C. Criterios de inclusión y exclusión, D. Evaluación de la calidad. Este tipo de artículo consiste en una síntesis de los mejores estudios científicos sobre el tema especificado en torno a las preguntas de investigación que se plantearon. Además, se pudo contrastar la ventaja en muchos aspectos del reconocimiento facial basado en imágenes a color. Se reflejan los resultados obtenidos en la revisión tanto en tablas y gráficos informativos para una mayor comprensión, llegándose a concluir que para RQ1: En su desarrollo se utilizan mayormente algoritmos de inteligencia artificial, RQ2: Se demostró que el año 2019 fue de mayor evolución respecto al crecimiento en número de publicaciones y RQ3: El país que más investigaciones produjo fue Colombia. Cualquier lector (a) puede sentirse seguro (a) de estar frente a un artículo realizado bajo una metodología bien planteada, con la certeza de que la información redactada fue obtenida de bases de datos con alto reconocimiento y seriedad en sus publicaciones.

El presente trabajo tiene como objetivo principal elaborar una revisión sistemática de la literatura acerca de la inteligencia artificial para el reconocimiento facial en el ámbito de la videovigilancia. Para el desarrollo de esta presente investigación, se empieza con una breve introducción explicando la importancia del reconocimiento facial en la videovigilancia para combatir la inseguridad ciudadana, seguido de ello, se tuvo en cuenta la metodología propuesta por B. Kitchenham [1], planteando las preguntas de investigación. Para continuar con el desarrollo, se realizó el proceso de búsqueda en tres bases de datos, siendo estas ProQuest, ScienceDirect y Google Académico. Seguido de ello, se aplicó los criterios de inclusión y exclusión a los documentos, para después aplicar una evaluación de calidad más rigurosa, lo que nos ayuda a obtener mejores resultados para la buena elaboración del presente documento. En los resultados de la indagación se expresan las herramientas que se utilizan en la inteligencia artificial y las técnicas que utilizan los diferentes autores para el reconocimiento facial en la videovigilancia. Esta revisión finaliza con las conclusiones, que dan respuesta a las preguntas planteadas.

Esta investigación aborda la problemática de una empresa de seguridad que estaba en necesidad de mejorar el proceso operativo de monitoreo de los vigilantes que laboran en las empresas clientes. Ante esto, se llevaron a cabo tareas para determinar qué factores estaban generando ineficiencia en ellos, determinando como factores principales que existían demoras, errores en el envío de fotos y que en algunos casos estos no se reportaban, los cuales principalmente eran causados por la forma y las herramientas que se estaban utilizando. Entendiendo eso, se procedió a realizar un producto acreditable de software que lograra cumplir con las tareas que la organización exige y que fuese seguro y confiable. Para la realización del sistema se utilizó la metodología RUP, pues permitió analizar la situación problemática y diseñar e implementar la solución brindada. Este, estuvo compuesto por un aplicativo web y otro móvil, en el cual se hace uso de reconocimiento facial geolocalizado para poder autenticar y evitar errores en el envío de reportes y de asistencias. El software, fue evaluado de acuerdo a tres criterios de la ISO 25000, adecuación funcional, seguridad y fiabilidad en los cuales se obtuvo un alto grado de cumplimiento. Y, por último, se validó el mismo con los usuarios finales, siguiendo el estándar TAM, obteniendo un alto grado de aceptación de la tecnología, pues los consultados determinaron que el sistema es fácil de usar y muy útil.

La justicia y la búsqueda de la verdad en la investigación criminal requiere del uso de una herramienta fundamental para su éxito, el interrogatorio. En un interrogatorio, un experto hace uso de su experiencia y su juicio para, mediante el cuestionamiento del acusado, obtener una verdad explícita o implícita de parte de este sobre el hecho a investigar. El presente proyecto de investigación apunta a diseñar un modelo de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras en interrogatorios mediante el análisis de video. Es una contribución a los trabajos de investigación realizados por el grupo IA-PUCP (Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Se utilizó un conjunto de datos puesto a disponibilidad por Rada Mihalcea del grupo “Language and Information Technologies” de la Universidad de Michigan. La propuesta de arquitectura para el modelo consiste en una capa de preprocesamiento de datos que utiliza un algoritmo de reconocimiento facial para extraer los rostros del video, limitando el espacio de características. Luego, se utiliza una red convolucional preentrenada para realizar la extracción de características. Finalmente, se utiliza una red recurrente LSTM para procesar las características y luego una red neuronal para clasificar los videos. Se experimentó con cinco redes convolucionales (Resnet, InceptionV3, Xception, VGG16 y VGG19), el mejor fue InceptionV3. Este obtuvo una exactitud de 78.6 %, valor que supera varios de los resultados obtenidos por los modelos, presentados en la publicación “A Multi-View Learning Approach to Deception Detection” de N. Carissimi, que no aplicaron entrenamiento en la extracción convolucional. Esto, utilizando menos información y automatizando la extracción de la misma. / Tesis

En la actualidad, el incremento de actos delictivos se ha hecho más frecuente en Lima, por lo que es considerado como uno de los mayores problemas que afecta a nuestra sociedad. Esto se ve reflejado en los últimos reportes de seguridad ciudadana donde Lima es considerada una de las ciudades más peligrosas de América Latina. A su vez, las autoridades no cuentan con las herramientas suficientes para combatir a la delincuencia generando que la población se sienta insegura de caminar por las calles y aumentando la cantidad de actos delictivos. Esto incluye la escasez de tecnología que permita optimizar los procesos de identificación o captura de delincuentes, ya que existe un lapso entre que el acto delictivo se realizó y la llegada de las autoridades a la escena. Este tiempo es de suma importancia para poder capturar a un delincuente o poder identificarlo. El presente proyecto tiene como objetivo brindar una solución tecnológica para las autoridades correspondientes que permita optimizar el tiempo de identificación de delincuentes a través del uso del reconocimiento facial. Esta tecnología permite reconocer a delincuentes mediante un análisis de los rasgos faciales del sospechoso y poder realizar una comparación con la base de datos de los delincuentes. La solución tecnológica facultara una alerta en tiempo real con los datos del sospechoso identificado y la ubicación de la cámara que lo idéntico. Esto permitirá que las autoridades puedan realizar mejores estrategias logrando anticiparse al hecho delictivo o capturando al criminal. Los resultados preliminares mostraron que la solución tecnológica permite reducir el tiempo actual de identificación de 5 minutos aproximadamente en un 91.46% y cuenta con una eficacia del 90% basándonos en las pruebas realizadas que son detallas en los capítulos correspondientes / At present, the increase in criminal acts has become more frequent in Lima. For this reason, it is considered one of the biggest problems affecting our society. We can see it in the latest citizen security reports, where Lima is one of the most dangerous cities in Latin America. Another fact is that the authorities do not have enough tools to fight crime, making the population feel unsafe to walk the streets and increasing the number of criminal acts. This problem includes the scarcity of technology that allows optimizing the processes of identification or capture of criminals since there is a period between when the criminal act was carried out and the arrival of the authorities on the scene. This time is of the utmost importance to be able to capture a criminal or to be able to identify him. The objective of this project is to provide a technological solution for the corresponding authorities that allows optimizing the identification time of criminals through the use of facial recognition. This technology makes it possible to recognize criminals through an analysis of the suspect's facial features and to be able to make a comparison with the criminal database. The technological solution will enable an alert in real-time with the data of the identified suspect and the location of the identical camera. This will allow the authorities to carry out better strategies, anticipating the crime, or capturing the criminal. Preliminary results showed that the technological solution reduces the current identification time of 5 minutes approximately by 91.46% and has an efficiency of 90% based on the tests carried out, which are detailed in the corresponding chapters. / Tesis

El presente proyecto presenta la viabilidad de la ejecución del modelo de negocio de un software integrado de reconocimiento facial, que mide el aforo de establecimientos, mediante un motor de búsquedas, Appforo dirigidos a los segmentos B2B y B2C, en relación a la investigación realizada en Lima Metropolitana de las personas entre las edades de 18 a 25 años, y empresas de los sectores de restaurantes, farmacias, boticas y otros establecimientos públicos comerciales. A partir de la investigación realizada permitió validar el modelo de negocio e identificar aquellos aspectos que era necesario reestructurar, este proyecto se pondrá en marcha durante el 2021, por lo que se establecieron proyecciones comerciales, teniendo en cuenta el macroentorno, microentorno, entre otros aspectos. Asimismo, se desarrolló el plan de Operaciones, Financiero, de Marketing, de Recursos Humanos y de Responsabilidad Social Empresarial. Al respecto, dentro de cada plan se determinó las estrategias a usar, el presupuesto asignado, en qué tiempo se realizaría y con qué frecuencia. En ese sentido, se estimó como resultado, que el proyecto requiere iniciar con una inversión de 30 mil 780.18 soles, con lo que obtendremos beneficios netos de 295 218.85, 512 462.89 y 912 675.67 soles en el primer, segundo y tercer año. / This project presents the feasibility of executing the business model of an integrated facial recognition software, which measures the capacity of establishments, through a search engine, Appforo aimed at the B2B and B2C segments, in relation to the research carried out in Metropolitan Lima of people between the ages of 18 to 25 years, and companies in the sectors of restaurants, pharmacies, drugstores and other commercial public establishments. Based on the research carried out, it allowed to validate the business model and identify those aspects that needed to be restructured, this project will be launched during 2021, for which commercial projections were established, taking into account the macro environment, micro environment, among other aspects. Likewise, the Operations, Financial, Marketing, Human Resources and Corporate Social Responsibility plan was developed. In this regard, within each plan, the strategies to be used were determined, the budget assigned, in what time it would be carried out and how often. In this sense, it was estimated as a result that the project requires starting with an investment of 30, 780.18 soles, with which we will obtain net benefits of 295 218.85, 512 462.89 y 912 675.67 soles in the first, second and third year. / Trabajo de investigación

Las estadísticas de los hechos criminales de los años 2017 al 2019, captados en las cámaras de vídeo vigilancia de las diferentes municipalidades de Lima Metropolitana llegaron a un total de 776 casos de solicitudes de pericias de identificación facial, de los cuales, solamente se llegaron a resolver 28 casos, equivalente a solo el 3.6%, por la Sección de Reconocimiento Facial Digitalizado de la Dirección de Criminalística de la Policía Nacional del Perú (PNP). Esta situación resulta preocupante, debido a que se van incrementando los hechos delictivos captados por cámaras de vídeo vigilancia y que a la fecha no se han logrado obtener resultados positivos que permitan la identificación de los incriminados. De este modo, se identifica como problema público a la ineficaz identificación facial en la Sección de Reconocimiento Facial Digitalizado en Lima Metropolitana. A partir de ello, se identificaron tres causas: la deficiente gestión y uso de parámetros para la ubicación de las cámaras de vídeo vigilancia, la deficiente calidad de la imagen y la inapropiada gestión de los recursos humanos. En ese sentido, se plantea una solución innovadora para enfrentar el problema identificado, siendo esta la elaboración de una Guía que permita estandarizar las especificaciones técnicas y ubicación de las cámaras de video vigilancia, con el fin de mejorar la captura de imágenes que permita optimizar la labor del personal de peritos que laboran en la SECREFAD-DEPBIO-DIRCRI, lo cual contribuirá al esclarecimiento de ilícitos penales que se susciten en Lima. / The statistics of the criminal acts from the years 2017 to 2019, captured in the video surveillance cameras of the different municipalities of Metropolitan Lima, reached a total of 776 cases of requests for facial identification skills, of which only came to resolve 28 cases, equivalent to only 3.6%, by the Digitized Facial Recognition Section of the Criminalistics Directorate of the National Police of Peru (PNP). This situation is worrying, due to the fact that the criminal acts captured by video surveillance cameras are increasing and that to date no positive results have been obtained that allow the identification of the accused. In this way, ineffective facial identification in the Digitized Facial Recognition Section in Metropolitan Lima is identified as a public problem. From this, three causes were identified: poor management and use of parameters for the location of video surveillance cameras, poor image quality, and inappropriate human resource management. In this sense, an innovative solution is proposed to face the identified problem, this being the elaboration of a Guide that allows to standardize the technical specifications and location of video surveillance cameras, in order to improve the capture of images that allows optimizing the work of the expert staff who work in the SECREFAD-DEPBIO-DIRCRI, which will contribute to the clarification of criminal offenses that arise in Lima.